Debezium是一个开源项目，为捕获数据更改(change data capture,CDC)提供了一个低延迟的流式处理平台。你可以安装并且配置Debezium去监控你的数据库，然后你的应用就可以消费对数据库的每一个行级别(row-level)的更改。

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本书将介绍在复杂环境下的OpenCL和并行编程。这里的复杂环境包含多种设备架构，比如：多芯CPU，GPU，以及完全集成的加速处理单元(APU)。在本修订版中将包含OpenCL 2.0最新的改进：共享虚拟内存(Shared virtual memory)可增强编程的灵活性，从而能大幅度减少在数据转换上所消耗的资源和精力；动态并行(Dynamic paralle...

Pillow是PIL的一个派生分支，但如今已经发展成为比PIL本身更具活力的图像处理库。pillow可以说已经取代了PIL，将其封装成python的库（pip即可安装），且支持python2和python3

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《神经网络与深度学习》是《Neural Networks and Deep Learning》的中文翻译，一本免费的在线电子书。本书主要介绍以下内容：神经网络，一种启发自生物学的优美的编程范式，能够从观测到的数据中进行学习。深度学习，一系列神经网络中强大的学习技巧。神经网络和深度学习为图像识别、语音识别、自然语言处理等问题提供了目前最好的解决方案。

PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。其提供了飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型。

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豆信是一个专注于微信公众号开发的开源框架，具备“简洁、高效、优雅、易扩展”等特点。自主研发的插件扩展机制与视图构建工具能够帮助开发者快速实现微信端功能的开发。对微信接口进行了高度封装，能够轻松的处理微信端用户发送的文本、图片、语音、视频、位置、链接等类型消息，亦可对关注、取消关注、扫码、点击菜单、上报地理位置等事件进行灵活处理。

我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。